Polars窗口函数内添加行号的实用指南

polars窗口函数内添加行号的实用指南

本文介绍了如何在Polars DataFrame中使用窗口函数为每个分组添加行号。通过结合`int_range()`函数和`over()`方法,可以轻松地在每个窗口内生成递增的序列,从而实现分组行号的功能。本文提供详细的代码示例和解释,帮助读者理解并掌握该技巧。

在数据分析中,经常需要在每个分组内添加行号,以便进行后续的计算或分析。Polars 提供了强大的窗口函数功能,可以方便地实现这一需求。本文将详细介绍如何使用 Polars 的窗口函数和 int_range() 函数,为 DataFrame 中的每个分组添加行号。

核心思路

核心思路是利用 pl.int_range(pl.len()) 在每个分组内生成一个从 0 开始的整数序列,然后通过窗口函数 over(“groupings”) 将其应用到每个分组。最后,加 1 即可得到从 1 开始的行号。

具体实现

下面是一个具体的代码示例:

import polars as pldf = pl.DataFrame([    {'groupings': 'a', 'target_count_over_windows': 1},    {'groupings': 'a', 'target_count_over_windows': 2},    {'groupings': 'a', 'target_count_over_windows': 3},    {'groupings': 'b', 'target_count_over_windows': 1},    {'groupings': 'c', 'target_count_over_windows': 1},    {'groupings': 'c', 'target_count_over_windows': 2},    {'groupings': 'd', 'target_count_over_windows': 1},    {'groupings': 'd', 'target_count_over_windows': 2},    {'groupings': 'd', 'target_count_over_windows': 3}])df = df.with_columns(count = 1 + pl.int_range(pl.len()).over("groupings"))print(df)

代码解释

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SpeakingPass-打造你的专属雅思口语语料 25 查看详情 SpeakingPass-打造你的专属雅思口语语料 导入 Polars 库: import polars as pl 导入 Polars 库,并将其别名为 pl。创建 DataFrame: 创建一个示例 DataFrame,包含 groupings 和 target_count_over_windows 两列。使用 with_columns 添加新列: df.with_columns(count = 1 + pl.int_range(pl.len()).over(“groupings”)) 使用 with_columns 方法添加一个名为 count 的新列。pl.int_range(pl.len()): pl.int_range(pl.len()) 生成一个整数序列,序列的长度等于每个分组的长度。 pl.len() 函数用于获取每个分组的长度。.over(“groupings”): .over(“groupings”) 指定窗口函数的作用范围,这里表示按照 groupings 列进行分组。1 + …: 将生成的整数序列加 1,使得行号从 1 开始。

运行结果

运行上述代码,将得到以下结果:

shape: (9, 3)┌───────────┬───────────────────────────┬───────┐│ groupings ┆ target_count_over_windows ┆ count ││ ---       ┆ ---                       ┆ ---   ││ str       ┆ i64                       ┆ i64   │╞═══════════╪═══════════════════════════╪═══════╡│ a         ┆ 1                         ┆ 1     ││ a         ┆ 2                         ┆ 2     ││ a         ┆ 3                         ┆ 3     ││ b         ┆ 1                         ┆ 1     ││ c         ┆ 1                         ┆ 1     ││ c         ┆ 2                         ┆ 2     ││ d         ┆ 1                         ┆ 1     ││ d         ┆ 2                         ┆ 2     ││ d         ┆ 3                         ┆ 3     │└───────────┴───────────────────────────┴───────┘

可以看到,DataFrame 中成功添加了 count 列,其中包含了每个分组内的行号。

注意事项

pl.int_range() 函数生成的序列从 0 开始,因此需要加 1 才能得到从 1 开始的行号。over() 方法用于指定窗口函数的作用范围,必须指定分组的列名。该方法适用于任何类型的分组列,例如字符串、整数等。

总结

本文介绍了如何使用 Polars 的窗口函数和 int_range() 函数,为 DataFrame 中的每个分组添加行号。该方法简单易懂,效率高,适用于各种数据分析场景。通过掌握该技巧,可以更加方便地进行分组计算和分析。

以上就是Polars窗口函数内添加行号的实用指南的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

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